以下是我们收件箱中收到的一些嵌入式新闻的每周快照，涵盖产品、资金、活动和人物新闻。 如果我要为本周的公告颁奖，我认为本周最有趣的新闻必须来自 STMicroelectronics，它提供了香水行业有史以来第一个由 NFC 非接触式芯片供电的连接瓶子的详细信息。 Paco Rabanne 新推出的 Phantom Universe 男士香水将 ST 的芯片嵌入瓶盖中，为通往香水更广阔的世界和服务提供了途径。 传感器也是本周的一个关键话题，在美国加利福尼亚州圣何塞举行了一次重大活动 Sensors Converge 事件。 View 人工智能和传感器副总裁 Aditya Dayal 的主题演讲

AEye 能够使用多个测量点对于自动驾驶汽车和卡车至关重要。 与摄像头和雷达一样，LiDAR 传感器是自动驾驶发展的重要技术。位于加利福尼亚州都柏林的 AEye 创建了一个远程 LiDAR 系统，该系统将可放大的 1550 nm 激光与带有微机电系统 (MEMS) 的专有扫描仪相结合。该技术可以使用软件针对某些车辆和应用进行定制和优化。 AEye 的 ADAS 解决方案产品管理负责人 Indu Vijayan 在接受EE Times Europe 采访时回答了有关自动驾驶汽车前景的关键问题 ，分析了她最近在 8 月在硅谷举行的 DesignCon 2021 上的主题演讲。 AEye 的

Ambarella 宣布以 3.075 亿美元收购 Oculii Corporation，以帮助其将目标市场扩展到雷达和传感器融合领域。 Oculii 成立于 2013 年，总部位于美国俄亥俄州代顿市，开发了自适应 AI 软件算法，旨在使用当前生产的雷达芯片实现雷达感知，并实现显着更高（高达 100 倍）的分辨率、更远的距离和更高的精度.这些改进消除了对专用高分辨率雷达芯片的需求，后者比传统雷达解决方案具有更高的功耗和成本。 Oculii 的分辨率和灵敏度可以通过为雷达提供使用人工智能学习和适应环境的动态波形，释放从高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶汽车到机器人和安全的一切潜力。结

使 ADAS 发挥作用的技术，最终将带来我们进入下一个更高级的商用 AV 阶段，仍然存在严重的局限性。 当我们的汽车自动刹车以避免事故，或者在我们的手不接触方向盘的情况下将自己整齐地塞进狭窄的停车位时，我们将其体验为技术奇迹，而不是满足消费者的期望。这一事实证明了我们在推动自动驾驶方面取得了多大进展，高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的安装已悄然成为新车生产的行业标准。 但是，使 ADAS 发挥作用并最终将我们带入下一个更高级的商用自动驾驶阶段的技术仍然存在严重的局限性。为了实现持续进步并带来下一代移动性，OEM 和系统开发商将需要就重点放在何处做出艰难的决定。最后，可能需要重新构想——甚至

如果司机能听到警报声，为什么自动驾驶汽车不能相同？ 在严重交通事故等紧急情况下，分秒必争，一条足够宽的救援车道，事关生死。如果司机可以听到警报声，为什么自动驾驶汽车不能这样做？总部位于埃及开罗的 Avelabs 开发了一种传感器解决方案，可为车辆提供听觉，以补充视觉并改进自动驾驶系统。 “在评估环境时，视觉是我们最重要的感觉，”Avelabs 产品管理总监 Amr Abdelsabour 在今年 AutoSens 布鲁塞尔的小组会议上说。 “然而，作为人类司机，我们不仅仅依赖于视觉。当我们开车时，我们也依赖于我们的听力。我们可以听到很多信息，但不能像从后面传来的警报一样看到。或者，如果

基于鲁汶的 XenomatiX 提供了它所谓的“真正的固体-状态 LiDAR 传感器”基于多光束激光器概念和无风险、可扩展的半导体技术。 具有挑战性的汽车应用，例如 ADAS 和自动驾驶，需要先进的范围和物体检测解决方案。其中，LiDAR（光探测和测距）系统发挥了相关作用。 LiDAR 也称为飞行时间 (ToF)、激光扫描仪或激光雷达，是一种传感技术，其主要任务是检测物体并绘制它们的距离图。这是通过用光脉冲（其宽度范围从几纳秒到几微秒）照射目标并测量反射返回信号的特性来实现的。从返回的光信号中提取有用信息的关键因素是脉冲功率、往返时间、相移和脉冲宽度。尽管有多种不同类型的 LiDAR 系统可

传感器的当前功能虽然有用，但当它谈到自动驾驶汽车。 我们还有很长的路要走，才能实现充满自动驾驶汽车的道路。传感器目前的功能虽然有用，但在自动驾驶汽车方面相对初级。 也就是说，汽车行业在过去几年取得了巨大进步。如果您在五六年前用一辆全新的汽车从该地块下车，它可能包含大约 60 到 100 个传感器。今天，这个数字更接近 200 或更多。随着车辆变得越来越智能和自动驾驶，传感器的发展和复杂程度也跟上了步伐，而且随着新功能的普及，传感器也会继续发展。 为了推动自动驾驶汽车的进步，技术供应商和汽车制造商正在考虑传感器退化、行业标准协作以及在车辆的整个生命周期内维护/维护软件网络安全防御等挑战。

KeepTruckin 的新行车记录仪，基于 Ambarella 的 CV22 系统在芯片上，使用人工智能来监控卡车和其他商用车辆的司机。 驾驶员监控系统已成为汽车安全对话的重要组成部分。虽然对驾驶员监控的大部分讨论都围绕其在乘用车中的个人用途，但商用车领域有一个巨大的市场，用于监控卡车中的驾驶员以确保安全并尝试预防事故，以及使车队经理能够评估风险并降低保险成本。 为这个市场服务，车队管理技术公司 KeepTruckin 本周表示，它与边缘人工智能 (AI) 芯片视觉系统 (SoC) 公司 Ambarella 合作，为大型商用车开发新的售后行车记录仪。新的行车记录仪使用单个 Ambarel

连续波（CW 飞行时间 (ToF) 相机是一种为需要高质量 3D 信息的应用程序提供高深度精度的强大解决方案，但开发人员需要考虑多种因素才能实现最佳性能水平。 这是我们飞行时间 (ToF) 系列的第一篇文章，将概述连续波 (CW) CMOS ToF 相机系统技术及其相对于机器视觉应用的传统 3D 成像解决方案的优势。后续文章将深入探讨本文介绍的一些系统级组件，包括照明子系统、光学、电源管理和深度处理。 介绍 许多机器视觉应用现在需要高分辨率 3D 深度图像来替代或增强标准 2D 成像。这些解决方案依靠 3D 摄像头提供可靠的深度信息来保证安全，尤其是当机器靠近人类操作时。摄像头还需要在具有

除了车载摄像头、毫米波雷达等传感设备，激光雷达正日益成为高精度检测和识别道路状况，以及汽车和行人等物体位置和形状的重要组成部分。但是，激光雷达确实还存在一些技术障碍，包括需要进一步改进测距性能，无论使用环境和条件如何，都需要提供更高的安全性和可靠性，以及转向固态设计以实现更紧凑的形式和更低的花费。正在采取各种举措来应对这些挑战。 在用于激光雷达距离测量的各种方法中，单光子雪崩二极管 (SPAD) 像素用作直接飞行时间 (dToF) 传感器中的一种检测器，它通过检测时间来测量到物体的距离从光源发出的光到被物体反射后返回传感器的飞行（时间差）的过程。 索尼表示，它已经成功地创建了一个独特的设备

语音助手和集成正在引入市场的大多数产品、设备和技术中实施。话虽如此，这些有用的语音助手总是会监听激活/唤醒词（例如“okay Google”或“Alexa”），这已经不是什么秘密了，这些词通常会消耗大量电量。在技​​术飞速发展的世界中，必须考虑这对能源消耗的影响。 本文提供了使用语音活动检测 (VAD) 的低功耗、始终在线的语音命令系统的设计注意事项。它探讨了在选择创建易于使用、节能的语音用户界面 (VUI) 所需的组件时的权衡和考虑因素。 VAD 功能会在听到唤醒词之前检测环境中的人声，这意味着当无人在家时，您的语音助手不会浪费不必要的能量。据估计，全球有 42 亿个数字语音助手在使用，

任何认为基于视觉的驾驶员监控系统 (DMS) 没有必要或已经过时的人都没有关注 EE Times 报道的近期市场发展 .无论是被低估还是被低估——尤其是在美国汽车制造商和消费者中——这项技术终于浮出水面。 我在最近的 EE Times 上发表了 DMS 主题演讲 在“下一代 EV&AV 路线图”活动中，我使用以下幻灯片展示了 ADAS 前视摄像头市场的演变，作为 DMS 和车内监控系统 (ICMS) 未来增长机会的参考。 点击查看全尺寸图片 （来源：Semicast Research） 迄今为止，ADAS 前向摄像头市场一直由 Mobileye 主导，我估计其市场份额约为 60%。

鲜为人知的雷达安全问题正在成为驾驶辅助和高度自动化车辆的潜在致命弱点：雷达信号相互干扰。 雷达已成为补充 CMOS 成像相机的重要传感方式。雷达可在所有天气条件下工作，并支持一系列自动驾驶功能，包括自动紧急制动 (AEB)。但是，如果雷达最终会像捉鬼敢死队的粒子加速器那样相互交叉，则它们可能会被挫败或出现故障。 “有件很重要的事我忘了告诉你。不要越过溪流。会很糟糕。” 虽然这还不是汽车制造商公开警告或司机普遍认为的现象，但在拥挤环境中运行的汽车雷达将面临严重干扰。 雷达的应用范围从自适应巡航控制和盲点检测到前方碰撞警告系统和智能停车辅助。要让车辆获得 360 度全景，它需要近程和远程

LiDAR 有多种类型。从事汽车行业的人应该了解每个行业的相对优势和劣势。 人们普遍认为，高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 可以通过有效感知车辆周围的环境来实现自动导航，从而获得成功。鉴于在生命攸关的情况下对传感的绝对依赖，使用多种传感器模式将数据融合在一起以相互增强并提供冗余。这使得每项技术都能发挥其优势并提供更好的组合解决方案。 未来 ADAS 和 AD 车辆中使用的传感器将突出的三种模式是图像传感器、雷达和 LiDAR（光检测和测距）。这些传感器中的每一个都有自己的优势，它们一起可以构成一个完整的传感器套件，提供数据，使自主感知算法能够通过传感器融合做出决策——为

Teledyne e2v 的 Hydra3D 是一款 CMOS 飞行时间 (ToF) 传感器，可为工业和户外应用提供可靠的 3D 检测和距离测量，包括机器人、自动导引车和监控系统。 Hydra3D 基于 10 微米的三抽头像素，可以在超过 30 fps 的深度图下捕捉快速移动的场景，而不会产生运动模糊。 Hydra3D 分辨率为 832×600 像素，拥有从 20 ns 开始的快速传输时间，以及良好的解调对比度和灵敏度。图像传感器可在室内和室外条件下在短距离、中距离和远距离实时运行，而其大视场可同时捕捉 2D 和 3D 图像。 Hyrda3D 的嵌入式功能包括多种采集模式、通过无损读出的高

Quanergy 是一家专门从事激光雷达 3D 检测的光电公司，它开发了一种系统，可以监控空间中的人流，以防止过度拥挤并强制执行入住限制。该系统甚至可以跟踪体温高的人。 该公司的 Qortex Flow Management 平台赢得了 2020 年大流行科技创新奖。在全球 Covid-19 浪潮之后，Quanergy 对其平台进行了调整，以提供可靠的社交距离解决方案，这仍然是控制病毒传播的最有效策略。 激光雷达是一种飞行时间 (ToF) 传感技术，它以低功率脉冲激光并测量传感器和目标之间完成往返所需的时间。 “通过测量发射光的传输和接收之间的时间，您可以实时测量物体的距离，”Quane

意法半导体宣布成立 LaSAR 联盟（增强现实激光扫描），这是一个技术开发商、供应商和制造商合作开发和加速增强现实 (AR) 智能眼镜的生态系统。 LaSAR 联盟的创始成员包括应用材料、Dispelix、Mega1 和欧司朗，此外还有 ST。 该联盟专注于应对全天可穿戴智能眼镜所需的技术挑战。这款眼镜将在小巧轻便的外形和极低功耗的操作之间取得平衡，并具有良好的 FoV（视场）和大眼框。创始成员一致认为，基于 ST 开发的激光束扫描 (LBS) 解决方案的近眼显示器已显示出满足所有这些要求的潜力。 LaSAR 联盟汇集了所有基础元素——ST 的 MEMS 微镜平台和 BCD 专业知识、

对于设计微机电系统 (MEMS) 设备（例如运动传感器、麦克风、计时设备和能量收集器）并将其集成到其他系统和电路中的工程师，Lam Research 公司 Coventor 发布了其 MEMS 设计自动化平台的新版本。其 CoventorMP 1.3 软件扩展了可精确建模的几何范围，新增功能包括增强的设备构建和建模功能、仿真和结果性能改进以及其他自助功能。 CoventorMP 平台为 MEMS 设计提供了一个统一的环境，从完全参数化的设计输入到可以在所有抽象级别进行仿真的功能模型的生产。在该平台内，MEMS+ 软件使用户能够将先进的有限元或基本的 MEMS 特定构建块组装到一个完整的设计中

压电 MEMS 技术公司 Vesper 宣布推出基于聆听传感器的下一代麦克风，该麦克风可从背景噪音中“学习”，从而使其休眠时间更长，从而延长 10 倍的电池寿命。 Vesper 针对低功耗始终监听设备市场，表示新的 VM3011 MEMS 麦克风是第一款使用其自适应零功率监听 (ZPL) 技术的智能数字麦克风。自适应 ZPL 自动实时学习环境的声学特性，使系统能够忽略背景噪音，仅在响应关键字或其他所需的声学触发器时唤醒。这使系统可以休眠多达 90% 的时间，从而延长电池寿命。 Vesper 的首席执行官 Matt Crowley 解释说：“现有的始终监听系统持续运行，必须插入电源插座。 V

政府、医疗保健专业人士和行业争先恐后地应对 Covid-19 大流行，在最大限度地减少对公共卫生和全球经济造成的损失的战斗中拥有一些强大的盟友：大数据和预测分析与人工智能和武器库相结合热传感器。 Covid-19 属于与严重急性呼吸系统综合症 (SARS) 和普通感冒相关的病毒家族。由于它是一种人类事先没有免疫力的新型病毒，因此它的早期影响是毁灭性的。在中国湖北省发出第一批报告几个月后，大多数国家的检测充其量只是零星的，这让全球各地的人们不确定他们中间的实际病例数，不确定如何应对危险甚至了解其范围。不久之后，人工智能和数据分析技术专家就认识到人工智能技术和数据科学具有支持流行病学家和政府危机